Инженер по автоматизации (Python, FastAPI)

Привет! Это группа разработки Airflow.
Наша ключевая задача - поддержка аналитических ETL-процессов и машинного обучения в Озоне. Мы обеспечиваем работу двух сотен экземпляров Airflow: автоматизируем сборку, развёртывание, обновление и остановку; обеспечиваем метрики и логирование; автоматизируем диагностику и решение пользовательских проблем с помощью ИИ; разрабатываем и развиваем сопутствующие сервисы на Python.
Ты будешь:

• Участвовать в развитии PaaS-решения Airflow для автоматизации ETL-процессов и ML

• Помогать в интеграции ИИ в реальные рабочие процессы, связанные с мониторингом и диагностикой распределённых облачных систем

• Участвовать в оптимизации производительности сервисов и обеспечении стабильности их работы

• Работать над новыми возможностями платформы совместно с командой

Нам важно:

• Опыт работы с UNIX/Linux

• Уверенное знание Python

• Знакомство с FastAPI или Flask

• Базовые знания SQL и реляционных баз данных, предпочтительно PostgreSQL

• Опыт работы с Docker или k8s будут преимуществом

Ищем РАЗРАБОТЧИКА, который умеет превращать бизнес-задачи в работающие AI-решения: автоматизации, ботов, интеграции и внутренние инструменты.

Ваша задача - не просто создавать прототипы, а внедрять решения, которые используют сотрудники и которые сокращают ручную работу.

Коммерческий опыт не обязателен — важны практические навыки и собственные проекты.

Чем предстоит заниматься:

• Анализировать бизнес-процессы и находить возможности для автоматизации.

• Разрабатывать AI-инструменты на Python с использованием API языковых моделей.

• Интегрировать сервисы через API, HTTP, JSON и webhooks.

• Создавать ботов, автоматизации и небольшие внутренние приложения.

• Тестировать, внедрять и документировать решения, помогать сотрудникам ими пользоваться.

Что мы ожидаем:

• Уверенные практические навыки Python.

• Понимание API, HTTP и JSON.

• Опыт создания собственных проектов с использованием ИИ или автоматизации.

• Базовые знания Git.

• Умение самостоятельно разбираться в новых инструментах и доводить задачу до результата.

• Готовность общаться с сотрудниками, понимать их задачи и объяснять технические решения простым языком.

Будет плюсом: n8n, Make, OpenAI API, Claude, Gemini, AI-агенты, MCP, SQL, JavaScript.

Не обязательно знать всё перечисленное. Нам важнее то, что вы умеете делать на практике.

Условия:

• Оклад от 100 000 руб + премия за результаты.

• Удалённая работа из любого региона России, но с возможностью командировок в г. Киров по необходимости.

• Гибкий график с возможностью участвовать в рабочих обсуждениях.

• Периодические поездки в Киров для изучения процессов и запуска решений.

• Штатное трудоустройство или договорный формат.

• Оплачиваемые AI-сервисы и необходимые рабочие инструменты.

• Прямое взаимодействие с руководителем компании и возможность видеть реальный эффект своей работы.

Кому подойдёт:

Python-разработчику, AI-разработчику, специалисту по автоматизации или начинающему разработчику с работающими собственными проектами.

Если вы только пользуетесь ChatGPT, но ещё не создавали собственных решений, эта вакансия, скорее всего, не подойдёт.

Как откликнуться:

В сопроводительном письме приложите ссылку на GitHub, портфолио или демо и кратко опишите один-два проекта: какую задачу решали, что сделали лично вы и какие технологии использовали.

Нам важнее ваши реальные навыки и проекты, чем количество лет опыта.

Ищем человека, который будет помогать командам банка запускать проекты с генеративным ИИ.
Роль на стыке аккаунт-менеджмента, продукта, проектного управления и технического прототипирования.


Наши ожидания от кандидата
• Высшее техническое образование
• Бэкграунд в качестве технического специалиста в команде разработки от 2-х лет
• Общий опыт работы в ит - от 6 лет
• Опыт работы в финтех, еком
• Нужен человек с уверенной технической экспертизой в LLM/GenAI
• Не обязательно быть промышленным ML-инженером или backend-разработчиком, но важно понимать, как устроены современные решения на базе больших языковых моделей: промптинг, RAG, работа с контекстом, векторный поиск, API-интеграции, оценка качества ответов, ограничения моделей, галлюцинации, безопасность данных
• Кандидат должен уметь не только обсуждать AI-идеи с бизнесом, но и переводить их в понятную техническую постановку для IT, ML/AI-команд, архитекторов, безопасности и юристов
• Важно уметь быстро проверять гипотезы руками: собрать простой прототип, демо или MVP с помощью внутренних AI-инструментов, vibe coding’а, API, no-code/low-code или простого кода. Цель — показать заказчику не презентацию про будущую пользу, а работающий сценарий, на котором можно быстро понять: есть ценность или нет.

Обязанности

● Работать с внутренними заказчиками: собирать запросы, уточнять задачи, помогать понять, где ИИ действительно может быть полезен.
● Переводить идеи из формата «хотим виртуального помощника-агента в понятные гипотезы, требования и план работ.
● Проводить интервью, разбирать бизнес-процессы, описывать пользовательские сценарии.
● Оценивать пользу AI-решений: экономия времени, снижение ручной работы, повышение качества, ускорение процессов.
● Вести проекты от идеи до пилота и запуска: сроки, статусы, риски, договорённости, коммуникации.
● Синхронизировать бизнес, IT, ML/AI-команды, безопасность, юристов и другие подразделения
● Сопровождать клиента после запуска: собирать обратную связь, смотреть метрики, предлагать доработки